Modulhandbuch Wirtschaftsinformatik | B.Sc. und M.Sc.

Praktikum aus Maschinellem Lernen und Data Mining
20-00-0103
Gebiet: Data Knowledge Engineering
Modulverantwortlicher: Prof. Dr.-techn. Johannes Fürnkranz
Kreditpunkte: 6 Dauer: 1 Semester Turnus: In der Regel jedes Sommer-
Semester
Zeit gesamt: 180 h davon Präsenz: 40 h davon eigenständig: 140 h
Lehrveranstaltung:
Praktikum aus Maschinellem Lernen und Data Mining
Dozenten: Prof. Dr.-techn. Johannes Fürnkranz
Praktikum 4 SWS
Modulbeschreibung:
Lehrinhalte
Ziel des Praktikums ist das Sammeln von Erfahrung im Einsatz von Werkzeugen des Maschinellen
Lernens und Data Minings an realistischen Problemen sowie ein besseres Verständnis ihrer
Funktionsweise. Die Aufgabenstellung, die von den Studenten alleine oder in Gruppen bearbeitet
werden kann, variiert von Jahr zu Jahr. Sie kann z.B. die Teilnahme an einem Data Mining
Wettbewerb (z.B.: http://www.data-mining-cup.de), die Analyse eines Datensatzes aus einem
Projekt des Fachgebiets oder auch die Weiterentwicklung und praktische Implementierung von Data
Mining Werkzeugen sein. Achtung! Eventuell früherer Beginn. Beachten Sie die Informationen auf
der Homepage des Fachgebiets (http://www.ke.informatik.tu-darmstadt.de/lehre/)
Kompetenzen
Ziel des Praktikums ist das Sammeln von Erfahrung im Einsatz von Werkzeugen des Maschinellen
Lernens und Data Minings an realistischen Problemen sowie ein besseres Verständnis ihrer
Funktionsweise.
Literatur
Voraussetzungen
Absolvierung einer Vorlesung in Maschinelles Lernen und Data Mining oder gleichwertige Kenntnisse.
Praktische Erfahrung mit einem Data Mining Werkzeug sind hilfreich, können aber auch selbständig
erarbeitet werden.
Diploma Supplement
Modulhandbuch Informatik 84